Question

大数据培训到底是培训什么

Answer 1

Hadoop生态圈、MapReduce编程、HBase实验、Scala编程、Spark应用、Python语言等大数据应用、工具、主流操作的理解和掌握，以及包括Caffe
、TensorFlow、GAN、Keras、图像语义分割（FCN模型、U-Net模型）、经典卷积神经网络（AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet）、图像目标检测（Faster
R-CNN、YOLO2）、循环神经网络、自然语言处理、强化学习等人工智能应用、工具、主流操作的理解和掌握!

Answer 2

以道教育师资不错

Answer 3

第一部分 大数据平台：
大数据平台包含了采集层、存储层、计算层和应用层，是一个复杂的IT系统，需要学会Hadoop等分布式系统的开发技能。
1.1采集层：Sqoop可用来采集导入传统关系型数据库的数据、Flume对于日志型数据采集是非常适用的，另外使用Python一类的语言开发网络爬虫获取网络数据；
1.2储存层：分布式文件系统HDFS最为常用；
1.3计算层：有不同的计算框架可以选择，常见的如MapReduce、Spark等，一般来讲，如果能使用计算框架的“原生语言”，运算效率会最高（MapReduce的原生支持Java，而Spark原生支持Scala）；
1.4应用层：包括结果数据的可视化、交互界面开发以及应用管理工具的开发等，更多的用到Java、Python等通用IT开发前端、后端的能力；
第二部分 大数据分析：
大数据挖掘指的是利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换,这是cda课程特色之处.
2.1数据分析方法论：统计基础 微积分（求导）代数（矩阵运算）等
2.2统计模型：方差分析、线性回归、逻辑回归、列联分析、聚类分析、面板模型等
2.3数据挖掘模型：决策树 关联分析、SVM、神经网络 贝叶斯网络等

Answer 4

1、大数据开发

数据工程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等；

2、数据分析与挖掘

一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。

大数据培训一般是指大数据开发培训。

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

Answer 5

第一阶段Java基础，主要包含的知识点有：Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性、通讯录系统。
第二阶段JavaEE核心，主要包含的知识点有：前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git。
第三阶段Hadoop生态体系，主要包含的知识点有：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue、智慧农业数仓分析平台。
第四阶段Spark生态体系，主要包含的知识点有：Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink。
第五阶段项目实战+机器学习，主要包含的知识点有: 高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习。
第六阶段就业指导，主要课程有：企业面试前期准备与技巧、专业指导、企业面试复盘。